高元

【摘要】神经元网络控制系统在许多领域都有应用，其有多种网络结构和激励函数；根据不同的应用选用不同的网络结构与激励函数。不同的应用实现的软件及硬件平台也各有不同。本文详细阐述了基于Neurosystems的跳汰床层松散度软测量系统。

【关键词】跳汰机 床层松散度 神经元系统 目标系统 网络结构 激励函数

一、引言

跳汰选煤是主要的分选工艺之一，而跳汰机是分选的主要工艺设备，根据不完全统计，全世界每年入选的原煤中，约50%以上采用的是跳汰选煤，而在我国，60%以上的精煤来自跳汰选煤。

入洗原煤进入跳汰机后，在风水的作用下跳跃前进；在不断地跳跃前进过程中，轻物料（精煤）上浮，而重物料（矸石）下沉，实现了按密度分层，待物料运动到矸石段和中煤段的排料口处，通过排料装置及时地将矸石排出。

要对一个工艺过程即一个系统进行有效控制，就要有对工艺过程的实时评价指标，对于跳汰机来说，床层松散度或者说床层松散状况可以作为适时在线评价指标 。床层松散度定义为：跳汰床层中孔隙体积占床层总容积的百分比。

跳汰床层松散（跳汰、着床、分层）过程是一个极为复杂的过程，影响因素众多：有风水制度、跳汰周期、跳汰幅度、给料快慢、物料粒度、物料组分，要想得到床层松散度的解析表达式是非常困难的。因此，采用神经网络来测量床层松散度。

二、Neurosystems

Neurosysytems是德国SIEMENS公司推出的神经网络控制系统开发工具，支持阶跃函数、非对称Sigmoid函数、对称Sigmoid函数、线性函数等各种激勵函数；……